#	log.log('tree.doIt start')

# wymagany pakiet
library(rpart)

input <- read.csv('data/spambase.data.txt', head=FALSE, sep = ",", dec=".")

require(rpart)

test.tree1 = rpart(V58 ~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10 + V11 + V12 + V13 + V14 + V15 + V16 + V17 + V18 + V19 + V20 + V21 + V22 + V23 + V24 + V25 + V26 + V27 + V28 + V29 + V30 + V31 + V32 + V33 + V34 + V35 + V36 + V37 + V38 + V39 + V40 + V41 + V42 + V43 + V44 + V45 + V46 + V47 + V48 + V49 + V50 + V51 + V52 + V53 + V54 + V55 + V56 + V57,method="class", data = test.df)
#summary(test.tree1)

pred <-predict(test.tree1, newdata = test.df, type = "class")
mc <- table(test.df$V58,pred)	

err.resub <- 1.0 - (mc[1,1]+mc[2,2])/sum(mc)
print("Drzewo decyzyjne: ")
print(err.resub)